Frequency of Human CD45+ Target Cells is a Key Determinant of Intravaginal HIV-1 Infection in Humanized Mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Approximately 40% of HIV-1 infections occur in the female genital tract (FGT), primarily through heterosexual transmission. FGT factors determining outcome of HIV-1 exposure are incompletely understood, limiting prevention strategies. Here, humanized NOD-Rag1−/−γc−/−mice differentially reconstituted with human CD34+ -enriched hematopoietic stem cells (Hu-mice), were used to assess target cell frequency and viral inoculation dose as determinants of HIV-1 infection following intravaginal (IVAG) challenge. Results revealed a significant correlation between HIV-1 susceptibility and hCD45+ target cells in the blood, which correlated with presence of target cells in the FGT, in the absence of local inflammation. HIV-1 plasma load was associated with viral dose at inoculation and frequency of target cells. Events following IVAG HIV-1 infection; viral dissemination and CD4 depletion, were not affected by these parameters. Following IVAG inoculation, HIV-1 titres peaked, then declined in vaginal lavage while plasma showed a reciprocal pattern. The greatest frequency of HIV-1-infected (p24+) cells were found one week post-infection in the FGT versus blood and spleen, suggesting local viral amplification. Five weeks post-infection, HIV-1 disseminated into systemic tissues, in a dose-dependent manner, followed by depletion of hCD45+ CD3+ CD4+ cells. Results indicate target cell frequency in the Hu-mouse FGT is a key determinant of HIV-1 infection, which might provide a useful target for prophylaxis in women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».